最近在学习Python中生成器时，遇到了一个yield关键词，廖雪峰老师的官网中也没有详细的解释，经过一番查阅和研究，终于对它有了一些认识并做了总结（如有不对之处，还请大神指正）。
首先先简单了解下生成器generator，它是为了弥补类似list生成序列时造成的内存空间浪费，例如下面代码中L会将所有值运算出来，全部放到内存中，可想而知，要是有百万千万级的数据，该占用多大内存。而使用生成器的形式，只要将[]改为()，这样只有需要用到的时候，才会去计算下一个值。
>>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x0062B568>
如何取出g中的值，只要调用next()就可以了
>>> next(g) 0 >>> next(g) 1
接下来进入正题，我们通过一个实战来讲下yield关键字，让你完全攻克它
1 def foo(num): 2 print("foo starting") 3 while num < 5: 4 res = yield num 5 num = num + 1 6 print('res ::',res) 7 8 print("Starting First") 9 g = foo(0) 10 11 print("Starting for") 12 for n in g: 13 print('n ::',n)
首先先看下程序执行顺序，按照一般函数理解，3个starting的顺序应该是 Starting First --> foo starting --> Starting for，但执行结果如下
1 Starting First 2 Starting for 3 foo starting 4 n :: 0 5 res :: None 6 n :: 1 7 res :: None 8 n :: 2 9 res :: None 10 n :: 3 11 res :: None 12 n :: 4 13 res :: None
那就奇怪了，调用foo()函数动作在for循环之前啊，那么在这里要明确一下，函数中含有yield关键字，那么就不能把它当做一个普通函数了，而是一个生成器，且不会立即执行，只有调用next()时才会执行。
继续往下看，打印出“Starting for” 之后就进入了foo函数中执行了，也就是进入g生成器中了，可是上面讲过，只有调用next()才会到生成器中取值啊，为什么 for n in g 也会进去呢？
那就要研究下for n in g这段语句了，其实Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，也就是说如下两种写法是完全等价的。
1 listx = [1,2,3,4,5] 2 3 # 循环方法一 4 for n in listx: 5 print(n) 6 7 # 等价方法二 8 glistx = iter(listx) # 转换为Iterator对象 9 10 while True: 11 try: 12 # 获得下一个值: 13 x = next(glistx) 14 print(x) 15 except StopIteration: 16 # 遇到StopIteration就退出循环 17 break
这样就显而易见了，其实for循环中也是调了next()函数，到生成器中去取值的。
继续往下走，终于到了梦寐以求的yield关键字，怎么理解呢？首先可以先按照return来理解，所以当num=0的时候，走到yield num就直接return了，因此打印出 n :: 0
继续执行for循环，继续调用next()函数，那么这里就要了解一个知识点，生成器中的next()是接着上次return(yield)的地方继续执行，而不是从头执行，这就是yield与return的区别。此时，由于上一步yield已经返回了0到for循环了，那么res就没有变量来赋值了，也就是None，因此下一步打印的就是res :: None，此时num=num+1变为了1。在while True中循环，又遇到了yield num，那么又返回给了for函数一个1，因此 n接收到了1，打印出n :: 1，后面的以此类推，不再赘述。
根据上面步骤解读，应该已经明白了yield，next()的含义和用法了吧，那我们再乘胜追击，在for循环中再加个send()函数，这又是什么含义呢？
1 def foo(num): 2 print("foo starting") 3 while num < 5: 4 res = yield num 5 num = num + 1 6 print('res ::',res) 7 8 print("Starting First") 9 g = foo(0) 10 11 print("Starting for") 12 for n in g: 13 g.send(n + 100) 14 print('n ::',n)
其实可以这样理解，yield num返回之后，程序下一步是赋值给res，只不过yield返回后变为空了，所以res被赋值None，而send就是解决赋值的问题。send()含义就是继续执行yield之后的赋值操作，也就是重新赋值给res，那么再打印res的话就不是None了，上述执行结果如下：
1 Starting First 2 Starting for 3 foo starting 4 res :: 100 5 n :: 0 6 res :: None 7 res :: 102 8 n :: 2 9 res :: None 10 res :: 104 11 Traceback (most recent call last): 12 File "d:/VSCode/Python/genaratex.py", line 13, in <module> 13 g.send(n + 100) 14 StopIteration
按照如上思路，先赋值res=100，再打印res，再打印n。下个循环后res还是应该先赋值101啊，为什么结果是res :: None 和 res :: 102 呢，这里又有一个知识点，send函数中不仅仅是赋值，并且自带next()函数调用，所以在send内部就执行了一次next()，导致num再次加1，再次执行了yield num，只是for函数里面没有接收变量罢了，因此就会出现打印出res :: None和 res :: 102的输出了。
如此，代码最后的报错也应该知道为什么了吧，即当n获取生成器中已经是最后一个值的时候，send中再次next()，当然找不到值了，触发了StopIteration异常。
总结：
- 生成器generator可以用()来定义，也可以使用iter()来转换，带yield的函数默认都是generator
- next()取值时，除首次外都是从上次yield的地方开始执行的
- Python中for循环的本质也是调用next()来逐个取值
- send函数是先在yield处进行赋值，再进行next()操作，如果没有进行yield，直接调用send会报错找不到需要赋值的对象。